文件名称:animal_recognition:识别5类动物
文件大小:4.28MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-03-06 15:30:38
JupyterNotebook
动物识别 数据来源:dphi 训练模型以识别5类动物 培训:6558张图像,验证:1638张图像,测试:901张图像 使用ImageDataGenerator进行图像增强,调整大小和规范化 使用Accuracy作为度量标准,并使用categorical_crossentropy作为损失函数 训练了几种不同的模型 楷模 描述 准确性 笔记 型号1:MLP 4层密集,图片尺寸[256x256],优化程序=亚当 40% 对于MLP来说还不错 型号2:MLP 具有2层滤除功能的5层密集模式,尝试了[256x256]和[100x100],优化程序尝试了adam和sgd 停留在23% MLP无法解决此问题 型号3:CNN 5层CNN + Maxpooling +辍学+密集,[256x256],优化程序=“ adam” 停留在23% 不确定CNN的成效不佳,当地最低收益吗? 型号4:
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animal_recognition-master
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